引言

随着智能手机处理能力及手机摄像头分辨率的快速提高，手机二维条码的应用也越来越广。手机既可以作为二维条码的载体，比如用户可以接收到服务商发送来的二维条码，再到实际消费场所以此作为凭证，进行消费；也可以作为二维条码的解码设备，对印刷在商品包装上的二维条码进行解码识别，得到商品相应的信息。目前，二维条码在国外一些发达国家已经有了很广泛的应用，在我国还处于发展阶段。中国移动已经正式推出了二维条码的业务，可以预见，手机二维条码必将在我国发展成为重要的移动增值业务。

DM码（DataMatrix Code），原名Datacode，是由美国国际资料公司（International Data Matrix）于1989年发明的。DataMatrix二维条码是一种矩阵式二维条码，其发展构想是希望在较小的条码上存入更多的数据。DataMatrix二维条码的最小尺寸是目前所有条码中最小的，特别适合于小零件的识别，以及直接印刷在实体上。

DataMatrix采用了复杂的纠错码技术，使得该编码具有超强的抗污染能力，即使编码部分破损，也不会影响读出全部信息。它有两种类型，即ECC 000140和ECC200。ECC 000140具有几种不同等级（ECC 050、ECC 080、ECC 100、ECC 140）的卷积错误纠正功能；而ECC 200是通过ReedSolomon纠错算法实现纠错功能。对于新的应用，推荐使用ECC 200，本文也以ECC 200为对象。

本文实现了基于Symbian平台的DM码的识别系统。测试表明，本系统可以正确、快速地识别DM码。

1DM码符号简介

每个DataMatrix二维条码符号由规则排列的方形模组构成的资料区组成，资料区的四周由定位图形（Finder Pattern）所包围，定位图形的四周则由空白区包围，资料区再以排位图形（alignment pattern）加以分隔。

定位图形是资料区域的一个边界，为一个模组宽度。其中两条邻边为暗实线，主要用于限定物理尺寸，定位和符号失真。另两条邻边由交替的深色和浅色模组组成，主要用于限定符号的单元结构，但也能帮助确定物理尺寸及失真，如图1所示。

图1Data Matrix图形结构

2DM码识别与解码的基本过程

识别过程是对DM码进行解码的前期步骤，其基本步骤如下：

① 图像灰度化。灰度化有两种常见的算法：第1种是标准灰度化计算公式W=0.30R+0.59G+0.11B，第2种是最大值灰度化公式W=max（R,G,B）。设某像素的 RGB的彩色各分量值为（R,G,B），其中0≤R,G,B≤255，W为灰度转换结果，max用于求取最大值。考虑到嵌入式设备得到的待解码图像多为黑白颜色，为了能够以更快的速度进行灰度化，并减少系统的运算量，这里采用第2种方法的改进公式W=G来进行灰度化。

② 图像滤波。条码图像的噪声一般来自于嵌入式设备的光学采集系统。这种噪声是满足泊松分布的椒盐噪声，可以用适当大小的中值滤波来进行处理。

③ 图像增强。由于图像可能存在高光区、阴影等缺陷，可以在二值化之前进行同态滤波，以此将图像亮度范围压缩，并将图像对比度增强，可以得到比较满意的图像增强效果，有利于二值化操作。

④ 灰度图像二值化处理。这里使用Ostu算法[1]计算出一个全局阈值T1，以此作为二值化的阈值。

⑤ 在得到的二值图像上进行对DM码定位图形的检测，定位图形就是左边与下边的直线连在一起形成的“L”边。关键是对直线的检测。

首先通过Sobel算子，将二维条码图像进行边缘提取。然后根据Freeman准则进行直线检测。

Freeman直线检测的3条准则如下：

a. 一条数字直线的8邻域链码中最多包括两个方向，其中一个为主方向。它是决定直线方向的主要因素。

b. 这两个方向的链码值相差1（mod8）。

c. 主方向上链码值相同的连续像素组成一个线段子元，除去第一个和最后一个线段子元，其余各线段子元的长度至多相差一个像素。

对检测到的直线段，采用以下准则判断是否是条码的“L”定位图形：

a. 两直线段夹角在90°附近时判断两线段夹角准则如下：设线段1中起始像素坐标为（X1,Y1），终止像素坐标为（X2,Y2）；线段2中起始像素坐标为（X3,Y3），终止像素坐标为（X4,Y4），则线段1的斜率K1=（Y2-Y1）/（X2-X1），线段2的斜率K2=（Y4-Y3）/（X4-X3），两线段之间的偏转角度θ=arctg （|（K2-K1）/（1+K2K1）|）。

由于存在透视效果，若|90°-θ|≤α（α为阈值，一般α∈[0,20°]）成立，则两线段近似认为是垂直线段。

b. DataMatrix条码的“L”定位图像有交点，因此判断两直线是否具有相同或相近交点。

c. 由于DataMatrix条码的特点，一般长宽比不超过3，因此判断两直线段长度比在1~3之间。

将符合以上准则的直线段作为候选“L”边，过滤其他不符合条件的直线段。

⑥ 通过得到DM码定位图形，可以将DM码旋转至水平位置，并将DM码分割出来。

通过以上步骤完成DM码的识别。

DM码解码基本步骤如下：

a. 识别格式信息，完成对格式信息模块的纠错和识别。

b. 识别版本信息，确定DM码的版本。

c. 消除掩膜。

d. 根据模块排列规则，识别符号字符，得到信息和纠错码字。

e. 用得到的纠错码字对识别得到的信息进行错误检测，如发现错误则进行纠错。

f. 按照所使用的模式译码得出数据字符，并输出结果。

3DM码识别系统在Symbian平台上的实现

3.1Symbian操作系统介绍

目前，主流的智能手机操作系统有3种：Symbian、Windows Mobile和Linux。其中Symbian以其平台的开放性、较低的授权费用、众多厂商的支持、对硬件要求低、第三方软件丰富等优势，成为智能手机市场上应用最为广泛的产品。Symbian是一个实时、多任务的纯32位操作系统，具有功耗低、内存占用少等特点，非常适合手机等移动设备使用，经过不断完善，可以支持GPRS、蓝牙、SyncML以及3G技术。最重要的是，它是一个标准化的开放式平台，任何人都可以为支持Symbian的设备开发软件。Symbian操作系统融合了许多功能强大、成熟稳定的技术，其中包括丰富的应用引擎、移动电话技术、安全性、多媒体、支持多种应用界面、通信协议、软件开发（Java和C++）等。

根据不同的终端产品在屏幕尺寸、用户输入方式等方面的差异，Symbian给出了用户界面风格的3种参考设计——Pearl、Crystal和Quartz,最终演变为Symbian上的3种主要平台——Series 60、Series 80和UIQ。Series 60是智能手机中应用最广泛的系统版本，拥有最多第三方软件或游戏的界面。Series 80针对屏幕分辨率为640×200像素、采用标准键盘输入的高端智能手机。UIQ针对采用笔式输入（触摸屏）的智能手机。本系统是在基于Symbian Series 60 3rd FP2（第3版Features Pack 2）平台的手机上实现的。

3.2图像采集

在手机移动平台上进行DM码解码处理，图像采集获取是重要的第一步。在Symbian Serial 60平台上，使用CCamera类对摄像头的操作进行了封装，提供了与摄像头操作有关的API，并提供了一个MCameraObserver的类来通知系统摄像头操作的各种关键事件的完成，必须实现这个类的所有纯虚方法，以供系统在一个事件完成的时候进行回调。McameraObserver类与CCamera类是观察者设计模式（observer designed Pattern）在Symbian中的具体体现。具体启动摄像头取景器步骤如下：

首先，创建一个CCamera类的实例：

iCamera = CCamera::NewL（aOberver,0）这样以后就可以通过iCamera来实现对摄像头的操作了。然后，取得摄像头的使用权，这可以通过函数 iCamera﹥Reserve（）来实现。这是个异步函数，在取得摄像头使用权成功后，系统会自动调用MCameraObserver::ReserveComplete（）方法。在这个回调函数中，就可以进行下一步操作，对摄像头进行上电启动，通过函数iCamera﹥PowerOn（）来实现，同样这也是一个异步函数。在对摄像头上电完成后，系统接着就会自动调用MCameraObserver:: PowerOnComplete（） 这个回调函数，这时在这个函数中就可以启动取景器了，具体函数为iCamera﹥StartViewFinderBitmapL（ ）。当取景器得到一帧图像的时候，系统就会自动的周期性的调用MCameraObserver::ViewFinderFrameReady （CFbsBitmap aFrame），而放在aFrame这个参数中的图像就是得到的要进行处理的图像，在这个函数中完成图像的解码。这样就完成了图像的采集工作。

3.3自动对焦

一般的DM码是印刷在商品的包装上的，这就决定了DM码的面积不能太大。另外手机在取景的过程中，操作者可能会有抖动的现象，这两点原因就给DM码的图像采集造成了麻烦，可能导致摄像头得到的图像很不清楚，不利于后期的解码。对于这一问题，如果摄像头支持自动对焦（auto focus），那就可以用自动对焦来使摄像头得到的图像自动变得清晰。

自动对焦是作为Symbian开发平台SDK的扩展库（extension library）中的一个功能，可由开发者自行将相应的头文件和库文件添加到SDK中。具体使用如下：

首先包含头文件#include <CCamAutoFocus.h>和在Symbian工程的MMP文件中链接库文件LIBRARY CamAutoFocus.lib。然后构造一个CCamAutoFocus类的实例，iAutoFocus = CCamAutoFocus::NewL（ iCamera ），这样就可以用iAutoFocus来进行自动对焦的相应操作。

对自动对焦进行操作需通过以下步骤：

① 初始化：iAutoFocus﹥InitL（*this）。

② 开始自动对焦：iAutoFocus﹥AttemptOptimisedFocusL（）。

③ 取消自动对焦：iAutoFocus﹥Cancel（）。

④ 关闭：iAutoFocus﹥Close（）。

对于初始化和开始自动对焦这两个步骤，都有相应的回调函数，CCamEngine ::InitComplete （）和CCamEngine::OptimisedFocusComplete（），以便在完成相应动作的时候，开发者作一些相关操作。

通过自动对焦，当用户将手机摄像头在一定距离内对准DM码时，可以看到摄像头的取景器自动变得清晰了，而这对于解码来说非常重要。

在本项目中，为了方便用户，还采用了定时器的功能，即通过设定时间间隔，每隔一段时间就自动对焦一次，这样更能保证采集图像的清晰程度。

3.4清除栈和两阶段构造

Symbian平台是专门为嵌入式移动设备而设计的操作系统，而手机这一移动嵌入式设备的内存资源非常有限，而且通常要连续运行很长时间却很少重启。这两个特点就使得内存泄漏在Symbian系统上变成了非常重要的问题。对于这个问题，Symbian系统采用清除栈和两阶段构造来解决[2]。

清除栈（在e32base.h中定义CleanupStack）是一个特殊栈，它对于Symbian OS资源管理至关重要。它在本质上是一种用于保护在异常退出发生时清除所有资源，从而不会产生任何内存泄漏的方式。

其基本思想是，在调用可能异常退出的函数前，使用PushL（）将可能泄露的内存指针推入清除栈。如果真的发生异常，就自动删除推入栈上的指针所指向的内存空间；如果没有发生异常，就使用Pop（）方法从栈上移除指针。这样就可以避免因为发生异常而导致的内存泄露。

两阶段构造就是建立在清除栈基础上的一种安全的构造对象的方法。

一般PC平台的程序通过new方法来进行构造的对象，会自动调用相应的构造函数，但如果在构造函数中发生了异常退出，那么这个对象前期所申请的内存就会产生泄露。两阶段构造就是用于解决这一问题的。

3.5版本兼容

本项目基于Symbian Serial 60 3rd FP1平台，而目前已经有了Symbian Serial 60 3rd FP2和Symbian Serial 60 5th（第5版）。这2个版本和本项目的平台版本的一个重要区别，就是对摄像头的操作。为了与这两个版本保持兼容，需要将对摄像头操作的CCamera类换成CCameraEngine类。这个类同样也是一个SDK扩展功能，使用时要包含头文件（#include "CamEngine.h"）和链接库（LIBRARY camerawrapper.lib）。

本系统在NOKIA N82和NOKIA N95上进行了测试，可以正确、快速地进行解码；在NOKIA 5800（Symbian S60第五版）上进行了兼容性测试，也得到了很好的效果。

4结论

本文通过介绍DataMatrix二维条码的基本原理和识别解码的基本步骤，设计并实现了一个基于Symbian平台的DataMatrix的识别系统。详细介绍了Symbian平台摄像头的应用和自动对焦的特点，并对不同的Symbian平台版本之间的代码兼容作了说明。

本系统可以准确、快速地识别二维条码。还可以加入验证功能，即通过网络连接或发送短信的方式，将识别所得的二维条码所包含的真伪信息发送的服务器，在服务器端进行防伪验证工作，并将验证结果返回给用户。此功能目前已经实现，这也是本系统的一项扩展应用。可以预见，通过使用手机识别二维条码来获取信息的应用前景将会非常广泛。